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Enregistrement W3129105568 · doi:10.1182/bloodadvances.2020002971

Molecular coevolution of coagulation factor VIII and von Willebrand factor

2021· article· en· W3129105568 sur OpenAlexafffund
Philip M. Zakas, Christopher W. Coyle, Anja Brehm, Marion Bayer, Barbara Solecka-Witulska, Caelan E. Radford, Christine Brown, Kate Nesbitt, Courtney Dwyer, Christoph Kannicht, H. Trent Spencer, Eric A. Gaucher, Christopher B. Doering, David Lillicrap

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCoevolutionVon Willebrand factorBiologyIn silicoCoagulationComputational biologyRecombinant DNASequence (biology)GeneMolecular evolutionGeneticsEvolutionary biologyPhylogeneticsImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ancestral sequence reconstruction provides a unique platform for investigating the molecular evolution of single gene products and recently has shown success in engineering advanced biological therapeutics. To date, the coevolution of proteins within complexes and protein-protein interactions is mostly investigated in silico via proteomics and/or within single-celled systems. Herein, ancestral sequence reconstruction is used to investigate the molecular evolution of 2 proteins linked not only by stabilizing association in circulation but also by their independent roles within the primary and secondary hemostatic systems of mammals. Using sequence analysis and biochemical characterization of recombinant ancestral von Willebrand factor (VWF) and coagulation factor VIII (FVIII), we investigated the evolution of the essential macromolecular FVIII/VWF complex. Our data support the hypothesis that these coagulation proteins coevolved throughout mammalian diversification, maintaining strong binding affinities while modulating independent and distinct hemostatic activities in diverse lineages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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